Network Engineering Research Operation

Journal Information
ISSN / EISSN : 2355-2190 / 2615-6539
Published by: Universitas Trunojoyo Madura (10.21107)
Total articles ≅ 47
Filter:

Latest articles in this journal

Viky Friandika Utamandani, Dwiyono Ariyadi, Indah Puji Astuti, Adi Fajaryanto Cobantoro, Khoiru Nur Fitri
Network Engineering Research Operation, Volume 6, pp 113-120; https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.226

Muhammad Abdul Aziz, Resty Wulanningrum, Daniel Swanjaya
Network Engineering Research Operation, Volume 6, pp 161-170; https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.239

Abstract:
Menciptakan lingkungan yang aman di lingkungan sekolah dapat dilakukan dengan memasang CCTV yang dilengkapi aplikasi yang mampu mendeteksi masalah lewat pola gerakan gestur tangan. Namun dalam proses pengenalan pola gestur tangan terkendala oleh pengambilan data citra capture gestur tangan dari CCTV yang kualitas kontras citra kurang merata. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem yang dapat melakukan perbaikan kualitas citra hasil capture gestur tangan dari CCTV. Dalam melakukan penelitian ini akan menggunakan metode histogram equalization dan adaptive histogram equalization dan selanjutnya membandingkan hasil perbaikan kualitas citra diantara kedua metode yang digunakan. Data citra yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu citra gestur tangan melambai. Dari hasil uji coba yang sudah dilakukan didapatkan hasil bahwa penggunaan metode adaptive histogram equalization lebih baik dari pada metode histogram equalization yang mana dari segi tampilan visual histogram equalization menunjukan hasil yang lebih gelap dari pada metode adaptive histogram equalization. Sedangkan untuk hasil nilai rata-rata MSE paling rendah didapatkan oleh metode adaptive histogram equalization yaitu sebesar 102.368 untuk tabel 3 (citra pencahayaan terang) dan 120.162 untuk tabel 4 (citra pencahayaan redup), dan untuk metode histogram equalization mendapatkan nilai rata-rata MSE sebesar 214.473 dan 262.285.
Sururin Darina, Achmad Teguh Wibowo, Mujib Ridwan
Network Engineering Research Operation, Volume 6, pp 99-112; https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.223

Abstract:
Sakinah Supermarket adalah salah satu jenis koperasi yang dimiliki oleh Pondok Pesantren Hidayatullah Jawa Timur dan didirikan sejak 1991. Terdapat 21 supermarket dengan 16 cabangnya beroperasi di Surabaya. Terbatasnya kendaraan pengangkut yang dimiliki menimbulkan masalah kurang maksimalnya proses distribusi dari gudang ke supermarket. Permasalahan ini bisa disebutjuga dengan Vehicle Routing Problem (VRP). Perlu dilakukan optimasi rute untuk menyelesaikan VRP. Penelitian ini menggunakan metode Simulated Annealing Algorithm (SA) yang digunakan untuk menangani permasalahan VRP. Perhitungan SA dilakukan dengan menggunakan parameter yang sudah diuji sehingga dapat menghasilkan nilai yang hampir optimal. Parameter yang dipakai yaitu To = 5000, α= 0,55 dan T1=1. Hasilnya adalah biaya dan waktu tempuh dapat ditekan sebesar 30% dan jarak tempuh dapat dikurangi sebanyak 17% jika dibandingkan dengan kondisi awal.SAAlgorithm juga dibandingkan metode lain yakni Genetic Algorithm (GA) untuk mencari tahu keefektivitasannya. Berdasarkan hasil perbandingan, SA algorithm lebih unggul sebanyak 21 % pada perbandingan biaya dan jarak tempuh serta 8 % lebih baik pada perbandingan waktu tempuh dibanding GA.
Hozairi Hozairi, Anwari Anwari, Syariful Alim
Network Engineering Research Operation, Volume 6, pp 133-144; https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.237

Abstract:
Proses pemantauan dan evaluasi terhadap kelulusan mahasiswa Universitas Islam Madura (UIM) sangat perlu untuk dilakukan karena tingkat kelulusan mahasiswa merupakan salah satu unsur penilaian akreditasi yang sangat penting untuk setiap Program Studi. Data Mining bisa digunakan untuk klasifikasi ketepatan kelulusan mahasiswa, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan aplikasi orange data mining dengan menggunakan model K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree serta Naive Bayes dan selanjutnya akan dilakukan evaluasi akurasi dari masing-masing model tersebut. Penelitian ini dilakukan di Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Madura tahun angkatan 2016, selanjutnya data mahasiswa akan dianalisa menggunakan aplikasi orange data mining dengan menggunakan model K-NN, Decision Tree serta Naive Bayes . Proses pengujian data menerapkan K-Fold Cross Validation (K=5), sedangkan model evaluasi yang digunakan adalah Confusion Matrix  dan ROC. Hasil perbandingan ketiga model sebagai berikut, K-NN memiliki tingkat akurasi sebesar 77%, Decision Tree tingkat akurasi sebesar 74%, dan Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 89%. Maka dari itu, untuk klasifikasi tingkat kelulusan mahasiswa Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Madura merekomendasikan model Naive Bayes karena memiliki tingkat akurasi lebih baik dibanding K-NN dan Decision Tree.
Mariana Purba
Network Engineering Research Operation, Volume 6, pp 25-30; https://doi.org/10.21107/nero.v6i1.196

Abstract:
Perkembangan teknologi membawa dampak terhadap proses pembelajaran pada dunia pendidikan beberapa aplikasi yang dapat dijadikan sebagai media pembelajaran seperti ELearning, Zoom, Google Classroom dan lain sebagainya, dengan kondisi pandemic covid-19 mengharuskan peserta didik untuk dapat mengikuti pembelajaran tanpa harus bertatap muka dengan tenaga pengajar hal ini dilakukan dengan memanfaatkan akses jaringan namun terdapat beberapa permasalahan yang terjadi seperti buruknya konektivitas jaringan sehingga membuat peserta didik tidak dapat mengikuti proses pembelajaran dengan baik, hal ini membuat tenaga pengajar harus mampu berinovasi agar materi pembelajaran yang akan disampaikan dapat diberikan dengan baik untuk mencapai tujuan pembelajaran. Perancangan multimedia interaktif sebagai sarana pembelajaran yang diberikan kepada peserta didik sebagai media pembelajaran serta dapat diakses tanpa harus memiliki kuota internet. Metodologi yang dipergunakan untuk perancangan multimedia menggunakan pendekatan MDLC (Multimedia Development Life Cycle) dengan hasil penelitian berupa aplikasi multimedia yang dipergunakan untuk proses pembelajaran pengenalan perangkat keras pada personal komputer hal ini dirasakan sangat baik oleh peserta didik untuk menumbuhkan motivasi belajar dan memperdalam ilmu pengetahuan terkait dengan materi pembelajaran yang diberikan dengan tercapainya kompetensi inti melalui multimedia interaktif.
, Destriana Widyaningrum, Herlina Herlina
Network Engineering Research Operation, Volume 6, pp 67-76; https://doi.org/10.21107/nero.v6i1.217

Abstract:
Aplikasi sederhana untuk pengenalan aksara jawa diperlukan pada saat massive nya penggunaan aksara nasional. Aplikasi diperlukan untuk mengenali dan membaca karakter-karakter dari aksara jawa pada pesan-pesan yang diterima. Fitur dan metode yang sederhana untuk mengenali aksara jawa sangat diperlukan sehingga aplikasi dapat sewaktu-waktu melakukan pelatihan, dimana data pelatihan yang disediakan sedikit. Salah satu fitur sederhana yang tersedia adalah kode rantai. Permasalahannya adalah kode rantai merupakan untaian karakter, maka diperlukan pengukuran jarak yang sesuai, bukan pengukuran jarak yang umum digunakan pada OCR. Levenshtein Distance merupakan pengukuran jarak antara dua string. Sesuai dengan fitur yang dipilih, maka akan digunakan levenshtein distance untuk mengukur jarak dua buah kode rantai. Pada penelitian ini akan dibuktikan fitur kode rantai dengan pengukuran jarak menggunakan levenshtein distance mampu mengenali objek aksara jawa berdasarkan data pelatihan yang tersimpan. Metode klasifikasi yang dipergunakan adalah klasifikasi nearest-neighbor. Dipilihnya metode ini dimaksudkan agar mampu memberi informasi data pelatihan yang terdekat dengan objek yang ingin dikenali. Hasil penelitian menunjukkan fitur kode rantai dengan pengukuran jarak dengan levenshtein distance mampu mengenali fitur data pelatihan yang terdekat dengan fitur objek.
Back to Top Top